基于深度学习的地面苹果识别与计数

来源：江苏农业科学杂志2020年第第05期北京时间：

作者：荆伟斌; 胡海棠; 程成; 李存军; 竞霞; 郭治军

单位：1.西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西西安 710054； 2.北京农业信息技术研究中心，北京 100097；3.中国人民财产保险股份有限公司北京市分公司，北京 100010

摘要：在农业保险中，苹果园受灾理赔需要通过快速准确的落果计数进行定损，然而自然场景的复杂性、落果的分布状态、采集员的身高、拍照习惯等环境因素和人为因素影响了基于影像的落果识别与计数的准确性和可靠性。通过获取不同落果背景、光照度、落果分布密集度、拍摄高度和拍摄距离等条件下地面的苹果影像，采用基于深度学习的更快速的区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks，Faster-RCNN)模型进行地面苹果检测的方法，与传统方法Hough变换和分水岭算法进行对比。结果表明，Faster-RCNN模型的平均识别精度达到95.53%，明显优于传统的地面苹果提取方法；在弱光、落果分布密集、拍摄距离较远等不理想的条件下，识别精度也达到90%以上，有较好的稳定性。基于深度学习的地面苹果识别与计数方法，有望为提高农业果品保险定损的精度与效率提供重要的技术参考。

关键词：深度学习;苹果;识别;地面苹果数量;农业保险